面向模式识别的对于音频信号的特征提取问题的研究

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1、科技『论f坛—技—黑信龙江总——面向模式识别的对于音频信号的特征提取问题的研究于艺(牡丹江大学动漫系，黑龙江牡丹江l57011)摘要：本文数字信号处理中的模式识别技术出发，从音频及音乐信号的旋律特征、节奏特征和音色特征三个方面，分别提出了一组特征集合，用于数值表征音频信号，以将其作为今后进一步实验的基础关键词：模式识别：特征提取1数字音频技术经生理学家的研究内容，后者通过数学家、信息辨率的分析与处理从而极大地增强了信号处数字音频技术的发展和互联网(In1．met)的学专家和计算机科学工作者近几十年来的努理效果。普及，使得越来越多的人能以更有效和更简单力，已经取得r系统的研究成果。应用

2、计算机对基于短时傅叶变换fShoflTimeFoutier的方式，得到自己想要的音乐音频文件。基于内一组事件或过程进行驯和分类。所识别的事Transform，ST丌1的参数使用比较普遍，这种参容的管理和检索系统便应运而生。此类系统使件或过程可以是文字、声音、图像等具体列象，数基=快速傅立叶变换算法，所以可以高效的得人们更加易得各种类型的音乐以及音频信也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数计算出参数特性。尽管不同的应用领域，SⅡT息。MIR，MusicInformationRetrieval～音频信字形式的信息相区别，称为模式信息。模式识别参数的计算细节略有不同，但他们的基本描述息

3、检索应此要求，在近十年，成为新出现的研究所分类的类别数日南特定盼识别问题决定。有是一样的。荩于sT的音乐信号特征集可以热点。它着力解决关于保存，分析，编日，搜索和时，开始时无法得知实际的类别数，需要识别系用来描述音色，他包括谱质一G'(Centriod)、衰减截获取大规模数字音乐的广泛问题。在音乐图书统反复观测被识别对象以后确定。至频率(Rolloff)、频谱流量(Flux)。馆和录音产业研究领域面向数字音乐分发问题3音频信号的特征提取及方法论以下特征都在加窗之后计算得到；M踟是时，两方面都有着很强的研究潜力。这种潜力来一个确定音高的音符有四个基本参数：在频段f处的能量幅值，N是频段

4、的个数：自于大众对于音频数据的数字图书馆的浏览需Pitch：音高，声音的高低，对频率的感知(由心理频谱质心SpectralCentroid：求，这也给研究者带来发明出鲁棒件高，小型和声学可知，其与频率的关系非线性)。Duration：c一一-『(1)更快算法和_r具的挑战。MIR研究团体通常是时长，音符持续的时间。Loudness：响度，人能感fl跨学科的组合，图窘信息情报员、数字图书馆知到的幅度(与能量有关)。Timbre：音色，或者频谱质心是一个可以衡量声音明亮程度管理员、信息科学家、计算机专家、音乐学专家、说音调的质量(成份)。Il的指标。音频_T程师，甚至律师和商人都包括其中

5、Il。在音高是听觉感知的主观量121，与信号的物衰减截至频率SpectralRollof：频谱衰减当今世界，可以说，只有两类MIR系统：简单系理属性有着复杂的关系。因此要将提取音高和截至频率指的是幅度谱分布85％的对应的频统和复杂系统。后者如http：／A~w．pandora．con／／基频提取区别开来，并且应该把人耳的听觉感率值，也就是说，在这个频率以下的所有幅度谱和TheMusicGenomeProject，这一类系统的策知特性引人音高提取当中来。目前的研究目标的分布占总分布的85％。略建立在对音乐和人类对音乐感知的理解上，都是在努力接近人类l1斤觉感知机制一仿生或∑MIll-o

6、85∑Mf2)发明或者使JL}j一些智能算法来达成任务，而且者模仿自然。综观技术进步，也有很多发明创造哀减截至频率是对频谱形状的另一种度他们一般针对的是互联网上流行的音频格式，都来源于此。使瑁包络线形预测滤波器作为白量，它娃示了信号有多少能量集中在低频区。由如WAV和MP3文件对象；前者一般指使用经化滤波器，将原始信号预白化。于人耳对音频信号强弱变化相当敏感，衰减截典的简单匹配方法来达成任务，使用M1DI1．0节奏特征的提取和节拍的跟踪算法建立至频率其实就是自适应的听觉阈值，它体现了和HD—MIDI(MID12．0)的系统都应该属于这一在小波变换的基础上。小波变换方法由上世纪心理声学

7、巾的听觉掩饰特性。类。8O年代的法国地质石油：f：徉师J．Morlet提出频谱流量Spectr~Flux：频谱流量指的是2数字信号的模式识别技术Wavelet。1986年数学家Mayer偶然构造出一个相邻两帧的谱分布的归一化幅度值之间的差值模式识别(PatternRecognition)，也称模式真正的小波基函数，后Mayer与Mallat合作建平方。分类(PatternClassification)，其实是人类的一项立了构造小波基函数的统一方法，多尺度分